Garbage in garbage out

Garbage in garbage out也適用在AI，有些人就是不知如何問 AI，得到的解答自然也不具參考價值，這時提示詞範本就派上用場了

▋樣板提示詞

我們可以預設一些提示詞，只需將關鍵字換掉即可，下面是一個簡單的範例

@GetMapping(value = "/template1")
public String template1(@RequestParam String llm) {	
    String template = "請問{llm}目前有哪些模型，各有甚麼特殊能力";
    PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);
    Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("llm", llm));
    ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
    return response.getResult().getOutput().getContent();
}

程式重點說明

• template 中包含一個{llm}，可以在建立 Prompt 時替換
• PromptTemplate 就是提示詞範本類別，若 template 中有可替換的字串( 前一點的 {llm} )，可在執行 create 時傳入Map替換，若有多個變數需替換就傳入多組 Map
• PromptTemplate 可以使用 create 得到 Prompt 物件，也可以使用 createMessage 得到 Message 物件，這部分取決於後面要如何應用

▋驗收成果

看看 Postman 測試得到的結果

可以看到我們只需輸入 openai，AI 就能依據我們定義的模板來詢問，甚至能依特定格式產出結果

▋外部檔案匯入提示詞

有時模板太長打在程式裡不美觀也不容易維護，PromptTemplate 也支援使用 Resource 讀取文字檔
首先在 resources 目錄下建立一個文字檔: prompt.st　內容就是上個範例的模板字串

程式碼改成如下

	@Value("classpath:prompt.st")
	private Resource templateResource;
	
	@GetMapping(value = "/template2")
	public String template2(@RequestParam String llm) {	
		PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(templateResource);
		Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("llm", llm));
		ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
		return response.getResult().getOutput().getContent();
	}

這樣看起來是不是簡潔許多？

▋多參數提示詞

最後我們來寫一個演算法產生器，查詢時只需輸入程式語言以及需要的演算法，AI 就能給我們詳細的程式以及說明了
先在 resources 增加一個 code.st，內容放入

language {language}
method {methodName}
請提供 language 語言的 method 範例，並提供詳細的中文說明

透過RequestParam傳入參數

因為上面有兩個需替換的字串，程式碼需要有兩個 @RequestParam

	@GetMapping(value = "/template3")
	public String template3(@RequestParam String language, @RequestParam String methodName) {	

多參數傳入提示詞範本

由於有兩個參數，建立 Prompt 也需要傳入兩個 Map

Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("language", language, "methodName",methodName));

最終程式碼(演算法產生器)

最終程式碼如下

	@Value("classpath:code.st")
	private Resource templateResource2;
	
	@GetMapping(value = "/template3")
	public String template3(@RequestParam String language, @RequestParam String methodName) {	
		PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(templateResource2);
		Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("language", language, "methodName",methodName));
		ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
		return response.getResult().getOutput().getContent();
	}

▋驗收成果

來看看執行結果(中間程式碼太長，將其省略，完整內容可自行測試)

還記得昨天提到 Message 有四種嗎？PromptTemplate 產出的 Prompt 預設就是使用 UserMessage 建立，Spring AI 也同時準備了其他三個 Message 的 PromptTemplate

▋回顧

今天學到甚麼

• 使用 PromptTemplate 將模板字串的關鍵字換為輸入的內容再去 AI 查詢結果
• PromptTemplate 使用 Resource 讀取存於檔案中的模板字串

▋Source Code

今日的原始碼:
https://github.com/kevintsai1202/SpringBoot-AI-Day6.git

▋認識凱文大叔

凱文大叔使用 Java 開發程式超過 20 年，對於 Java 生態非常熟悉，曾使用反射機制開發 ETL 框架，對 Spring 背後的原理非常清楚，目前以 Spring Boot 作為後端開發框架，前端使用 React 搭配 Ant Design
下班之餘在 Amazing Talker 擔任程式語言講師，並獲得學員的一致好評

最近剛成立一個粉絲專頁-凱文大叔教你寫程式 歡迎大家多追蹤，我會不定期分享實用的知識以及程式開發技巧

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我是凱文大叔，歡迎一起加入學習程式的行列